Effectiveness of Emergency Department Asthma Management Strategies on Return Visits in Children: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency departments play an important role in the care of children with asthma. Emergency department return-visit rates provide a measure of the quality of acute asthma care. OBJECTIVE: Our goal was to describe the characteristics of children treated in emergency departments for asthma, the resources and asthma management strategies used by emergency departments, and their effect on return visits within 72 hours. DESIGN, SETTING, AND PATIENTS: We used a population-based cohort study that incorporated both comprehensive administrative heath and survey data from all 152 emergency departments in Ontario, Canada. We studied all 2- to 17-year-old children who had a visit to an emergency department for asthma from April 2003 to March 2005. RESULTS: A total of 32,996 children (>9% of children with asthma in Ontario) had at least 1 visit to an emergency department for the care of asthma, and most of these visits (68.5%) were triaged as high acuity. The vast majority (148 of 152 [97%]) of emergency departments reported using at least 1 asthma management strategy, and 74% used 3 or more. The overall return-visit rate was 5.6%. Logistic regression models that accounted for the clustering of patients in emergency departments and controlled for patient and emergency department characteristics indicated that preprinted order sheets and access to a pediatrician for consultation were strategies significantly associated with a reduction in return visits. The 11 (17%) emergency departments that used both of these strategies had return visit rates of 4.4% compared with 6.9% in the 95 (63%) that used neither strategy. CONCLUSIONS: Emergency departments use a range of strategies to manage asthma in children. Preprinted order sheets and access to pediatricians are associated with important reductions in return-visit rates, and more emergency departments should consider using these strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».